一、下载so-vits-svc 1. 创建新的conda环境 2. Git clone项目 3. 安装所需的Python环境 4. 下载预训练模型文件 二、准备训练集 1. 歌曲下载 2. 提取人声 3. 音频切片 三、模型训练 1. 导入训练集 2. 开始训练 四、音色替换 1. 准备干净的人声以及伴奏 2. 打开WebUI 五、人声伴奏混合 So-vits-svc...
wav_filename: 待转换的歌曲model_filename: 模型文件名(如G_0.pth)speaker: 原始数据集的文件夹名config_filename: 配置文件名(如config.json) 执行推理后,生成的歌曲文件会在result目录下。 使用体验 山楂在Colab上运行so-vits-svc时,进行了大约800...
不过训练过程中不能再修改"epochs":10000,// 学习数据集的次数,10000是一个很高的数字,一般不用训练到10000次"learning_rate":0.0004,//学习率,据说应该和bacth_size成比例调整"betas":[0.8,0.99],"eps":1e-9,"batch_size":24,// 每次训练的数据的量,按照显存配置,8gb显存比如1070ti,可以设为6,24gb显...
一、准备工作 1.硬件环境:有N卡,且内存在6G以上,并安装了对应的CUDA环境 2.so-vits-svc整合包下载:https://www.yuque.com/umoubuton/ueupp5/sdahi7m5m6r0ur1r 3.相关工具(推荐)。 分离人声-UVR:https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui/releases人声的提取需要用到Ultimate Vocal Remover,这是...
1.1 so-vits-svc4.1 源码使用git 拉取源码。通过以下命令:git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc.git1.2 Cuda更新Nvidia显卡驱动至最新 在cmd 控制台里输入 nvidia-smi.exe 以查看显卡驱动版本和对应的 cuda 版本 前往NVIDIA-CUDA 官网下载与系统对应的Cuda 版本 以Cuda-11.7 版本为例,...
1.确定训练数据集的目标任务和分类类别。2.收集并准备包含样本图像和相应标签的数据集。3.对数据集进行预处理，包括图像缩放、裁剪、增广等操作，以提高数据的多样性和模型的泛化能力。4.划分数据集为训练集、验证集和测试集。二、网络结构设计：1.SO-ViTS-SVC是一种基于Transformer网络的视觉分类模型，它通过引入自...
双击so-vits-svc文件夹里的启动webui.bat,会弹出一个网页。 选择模型文件。 需要选择主模型、主模型配置文件、扩散模型和扩散模型配置文件。 模型文件有的放了步数不同的两个,效果可能略微不同,请多多尝试。 点击加载模型文件夹复制位置正确的话So-vits 说话人位置会出现歌手名。
so-vits-svc人声丹炼制。训练一个能模仿你声音的模型,可以文字转口播,可以配歌#模型服务商 - 貘小北于20231127发布在抖音,已经收获了140个喜欢,来抖音,记录美好生活!
与DiffSVC 相比,在训练数据质量非常高时diffsvc有着更好的表现,对于质量差一些的数据集,本仓库可能会有更好的表现,此外,本仓库推理速度上比diffsvc快很多 模型简介 歌声音色转换模型,通过SoftVC内容编码器提取源音频语音特征,与F0同时输入VITS替换原本的文本输入达到歌声转换的效果。同时,更换声码器为 NSF HiFiGAN ...